Memaksimalkan Data Anda dengan Data Ingestion Framework

Bisnis yang berpikiran maju menggunakan wawasan berbasis data di pasar global yang bergerak cepat saat ini untuk mengidentifikasi dan memanfaatkan peluang bisnis utama, menciptakan dan memasarkan barang dan jasa yang inovatif, serta mempertahankan keunggulan kompetitif. Akibatnya, bisnis ini mengumpulkan lebih banyak data secara keseluruhan serta jenis data baru, seperti data sensor.

Namun, bisnis memerlukan kerangka kerja penyerapan data yang dapat membantu mereka dalam mendapatkan data ke sistem dan aplikasi yang tepat dengan cepat dan efisien, jika mereka ingin memproses dengan cepat dan memberikan data yang relevan, akurat, dan terkini untuk analisis dan wawasan.

Anda dapat meningkatkan aksesibilitas data multisumber di seluruh organisasi Anda, memanfaatkan alat analitik baru seperti platform analitik big data, dan mengekstrak lebih banyak nilai dan wawasan baru dari aset data Anda jika Anda memiliki kerangka kerja penyerapan data yang fleksibel dan dapat diandalkan serta alat replikasi data berkinerja tinggi.

Apa itu Data Ingestion Framework?

Proses pemindahan data dari berbagai sumber ke repositori penyimpanan atau alat pemrosesan data dikenal sebagai kerangka kerja penyerapan data. Penyerapan data dapat dilakukan dengan salah satu dari dua cara: batch atau streaming. Ada banyak model dan pendekatan arsitektur berbeda yang dapat digunakan untuk membangun kerangka kerja. Sumber data Anda dan seberapa cepat Anda memerlukan data untuk analisis akan menentukan cara Anda menyerap data.

1. Batch Data Ingestion

Sebelum munculnya big data, semua data diserap menggunakan batch data ingestion framework, dan pendekatan ini masih banyak digunakan hingga saat ini. Pemrosesan batch mengelompokkan data dan mentransfernya secara berkala dalam batch ke platform atau aplikasi data. Meskipun pemrosesan batch biasanya lebih murah – karena memerlukan lebih sedikit sumber daya komputasi – pemrosesan ini mungkin lambat jika Anda memiliki banyak data untuk dianalisis. Lebih baik mencerna data menggunakan prosedur streaming jika akses data secara real-time atau hampir real-time diperlukan.

2. Streaming Data Ingestion

Begitu data baru dibuat (atau diidentifikasi oleh sistem), penyerapan data streaming segera mentransfernya ke platform data. Ini sempurna untuk aplikasi intelijen bisnis yang membutuhkan informasi terkini untuk menjamin akurasi tertinggi dan penyelesaian masalah tercepat.

Dalam beberapa kasus, perbedaan antara pemrosesan batch dan streaming menjadi kabur. Beberapa aplikasi perangkat lunak yang mengiklankan streaming benar-benar menggunakan pemrosesan batch. Prosedurnya luar biasa cepat karena mereka menyerap data dalam interval kecil dan bekerja dengan pengelompokan data kecil. Terkadang strategi ini disebut sebagai micro-batching.

Data Ingestion Roadmap

Extract dan load biasanya mudah bagi bisnis, tetapi transformasinya sering kali menjadi tantangan. Akibatnya, jika tidak ada data yang diserap untuk diproses, mesin analitis mungkin tidak aktif. Berikut adalah beberapa rekomendasi untuk praktik terbaik penyerapan data yang perlu dipertimbangkan mengingat kenyataan ini:

Perkirakan Tantangan dan Buatlah Rencana yang Sesuai

Kebenaran yang tidak mengenakkan tentang penyerapan data adalah bahwa pengumpulan dan pembersihan data dikatakan menghabiskan antara 60% dan 80% dari waktu yang dialokasikan untuk setiap proyek analitik. Kita membayangkan ilmuwan data menjalankan algoritme, menganalisis hasilnya, dan kemudian memodifikasi algoritme mereka untuk proses selanjutnya – aspek yang mendebarkan dari pekerjaan tersebut.

Namun, dalam praktiknya, ilmuwan data sebenarnya menghabiskan sebagian besar waktu mereka untuk mencoba mengatur data sehingga mereka dapat memulai pekerjaan analitis mereka. Bagian dari tugas ini terus berkembang seiring dengan peningkatan volume data yang besar.

Banyak bisnis memulai inisiatif analitik data tanpa menyadari hal ini, dan ketika proses penyerapan data memakan waktu lebih lama dari yang diharapkan, mereka terkejut atau tidak senang. Sementara upaya penyerapan data gagal, tim lain telah membuat mesin analitis yang mengandalkan keberadaan data impor yang bersih dan dibiarkan menunggu tanpa ekspresi.

Tidak ada solusi ajaib yang akan menghilangkan masalah ini. Bersiaplah untuk mereka dengan mengantisipasinya.

Mengotomatiskan Data Ingestion

Penyerapan data dapat dilakukan secara manual di masa lampau ketika data masih kecil dan paling banyak hanya terdapat dalam beberapa lusin tabel. Seorang programmer ditugaskan ke setiap sumber data lokal untuk menentukan bagaimana data tersebut harus dipetakan ke dalam skema global setelah seorang manusia mengembangkan skema global. Dalam bahasa skrip pilihan mereka, masing-masing programmer membuat prosedur pemetaan dan pembersihan, lalu menjalankannya sesuai kebutuhan.

Jumlah dan variasi data yang tersedia kini membuat kurasi manual menjadi tidak mungkin. Jika memungkinkan, Anda harus membuat teknologi yang mengotomatiskan proses penyerapan.

Menggunakan AI (Artificial Intelligence)

Untuk secara otomatis menyimpulkan informasi tentang data yang diserap dan mengurangi kebutuhan akan pekerjaan manual, serangkaian teknologi telah dikembangkan yang menggunakan pembelajaran mesin dan algoritma statistik.

Berikut ini adalah beberapa proses yang dapat diotomatisasi oleh sistem ini:

• Menyimpulkan skema global dari tabel lokal yang dipetakan padanya.
• Menentukan tabel global mana yang harus dimasuki tabel lokal.
• Menemukan kata alternatif untuk normalisasi data.
• Menggunakan pencocokan fuzzy, menemukan rekaman duplikat.

Membuatnya Self-Service

Setiap minggu, lusinan sumber data baru perlu diserap ke dalam perusahaan menengah. Setiap permintaan harus diimplementasikan oleh grup TI terpusat, yang akhirnya mengakibatkan kemacetan. Solusinya adalah menjadikan pengambilan data dapat dilakukan sendiri dengan memberi pengguna (yang ingin menyerap sumber data baru) akses ke alat sederhana untuk persiapan data.

Kelola Data untuk Menjaganya Tetap Bersih

Setelah Anda membersihkan data, Anda tentu ingin menjaganya tetap bersih. Hal ini memerlukan penetapan tata kelola data dengan pengurus data yang bertanggung jawab atas kualitas setiap sumber data.

Memilih data mana yang harus dimasukkan ke dalam setiap sumber data, menetapkan skema dan prosedur pembersihan, serta mengendalikan penanganan data yang kotor semuanya termasuk dalam tugas ini.

Tentu saja, tata kelola data mencakup lebih dari sekadar kualitas data, termasuk keamanan data, kepatuhan terhadap persyaratan hukum seperti GDPR, dan manajemen data induk. Untuk mencapai semua tujuan ini, hubungan organisasi dengan data harus berubah secara budaya. Seorang pengurus data yang dapat memimpin inisiatif yang diperlukan dan bertanggung jawab atas hasilnya juga penting.

Iklankan Data Anda yang Telah Dibersihkan

Apakah pengguna lain dapat dengan cepat menemukan sumber data tertentu setelah Anda membersihkannya? Pelanggan yang menginginkan integrasi data point-to-point tidak memiliki metode untuk menemukan data yang telah dibersihkan untuk pelanggan lain dan mungkin relevan. Menerapkan model pub-sub (publish-subscribe) dengan basis data yang berisi data yang telah dibersihkan sebelumnya yang dapat dicari oleh semua pengguna Anda merupakan ide yang bagus untuk perusahaan Anda.

Bagaimana Data Ingestion Framework Anda Berkaitan dengan Strategi Data Anda?

Kerangka kerja dalam pengembangan perangkat lunak berfungsi sebagai basis konseptual untuk membuat aplikasi. Selain alat, fungsi, struktur generik, dan kelas yang membantu dalam merampingkan proses pengembangan aplikasi, kerangka kerja menawarkan dasar untuk pemrograman. Dalam hal ini, kerangka kerja penyerapan data Anda membuat proses pengintegrasian dan pengumpulan data dari berbagai sumber data dan jenis data menjadi lebih sederhana.

Kebutuhan pemrosesan data dan penggunaan data yang dimaksudkan akan menentukan metodologi penyerapan data yang Anda pilih. Anda memiliki pilihan untuk menggunakan teknologi penyerapan data atau membuat kode kerangka kerja yang disesuaikan secara manual untuk memenuhi persyaratan unik bisnis Anda.

Kompleksitas data, apakah proses dapat diotomatisasi atau tidak, seberapa cepat diperlukan untuk analisis, persyaratan peraturan dan kepatuhan terkait, dan parameter kualitas adalah beberapa pertimbangan yang harus Anda ingat. Anda dapat melanjutkan ke alur proses penyerapan data setelah Anda memilih pendekatan penyerapan data Anda.

Bagaimana Data Ingestion Framework Anda Berkaitan dengan Kualitas Data Anda?

The stronger your demand for data intake observability, whether here or at any layer or place through which the data will transit, the higher your need for data quality will be. The more insight you need into the caliber of the data being absorbed, in other words.

Errors have a tendency to snowball, so “garbage in” can easily turn into “garbage everywhere.” Small improvements in the quality of this area will add up and save hours or even days of work.

If you can see the data ingestion procedure, you can more accurately:

• Kumpulkan data: Kumpulkan data di satu tempat

1. Merge: gabungkan kumpulan data yang serupa.
2. Divide: bagi kumpulan data yang berbeda.
3. Summarize: hasilkan metadata untuk mendeskripsikan kumpulan data.

• Validasi Data: verifikasi bahwa data tersebut berkualitas tinggi (seperti yang diharapkan)

1. (Mungkin) Standarisasi: selaraskan skema.
2. Bersihkan: hapus data yang salah.

Data Ingestion Tools

Tools untuk penyerapan data mengumpulkan dan mengirim data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur antara sumber dan tujuan. Alat-alat ini menyederhanakan prosedur penyerapan manual yang memakan waktu. Alur penyerapan data, serangkaian tahap pemrosesan, digunakan untuk memindahkan data dari satu tempat ke tempat lain.

Tools untuk data ingestion memiliki berbagai fitur dan kapasitas. Anda harus mempertimbangkan sejumlah kriteria dan membuat keputusan yang tepat untuk memilih alat yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda:

Format:Jenis data apa—terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur—yang datang?

Frequency: Apakah pemrosesan data yang akan digunakan adalah pemrosesan data waktu nyata atau pemrosesan data batch?

Size: Berapa banyak data yang harus diproses oleh ingestion tools sekaligus?

Privacy: Is there any private information that needs to be protected or obscured?

Selain itu, ada kegunaan lain untuk data ingestion tools. Misalnya, alat ini dapat mengimpor jutaan data ke Salesforce setiap hari. Atau, alat ini dapat memastikan bahwa beberapa program mengomunikasikan data secara teratur. Platform intelijen bisnis dapat menerima data pemasaran melalui alat penyerapan untuk analisis tambahan.

Keuntungan dari Data Ingestion Framework

Dengan bantuan data ingestion framework, perusahaan dapat mengelola data mereka secara lebih efektif dan memperoleh keunggulan kompetitif. Di antara keuntungan-keuntungan ini adalah:

• Data mudah diakses: Perusahaan dapat mengumpulkan data yang disimpan di beberapa situs dan memindahkannya ke lingkungan yang seragam untuk akses dan analisis cepat berkat penyerapan data.
• Data yang kurang kompleks: data warehouse dapat menerima berbagai bentuk data yang telah diubah ke dalam format yang telah ditetapkan menggunakan jalur pemasukan data tingkat lanjut dan alat ETL.
• Tim menghemat uang dan waktu: Insinyur sekarang dapat mencurahkan waktu mereka untuk aktivitas lain yang lebih penting karena penyerapan data mengotomatiskan beberapa operasi yang harus mereka lakukan secara manual di masa lalu.
• Pengambilan keputusan yang lebih baik: Pengambilan data secara real-time memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi masalah dan peluang dengan cepat serta membuat keputusan yang tepat.
• Tim meningkatkan perangkat lunak dan aplikasi: Teknologi penyerapan data dapat digunakan oleh para teknisi untuk memastikan bahwa perangkat lunak dan aplikasi mereka mengirimkan data dengan cepat dan menawarkan pengalaman yang lebih baik kepada pengguna.

Tantangan yang Dihadapi dalam Data Ingestion

Pembuatan dan pengelolaan alur penyerapan data mungkin lebih mudah dari sebelumnya, tetapi masih ada sejumlah kesulitan yang harus diatasi:

• Sistem data yang semakin beragam: Mengembangkan kerangka kerja penyerapan data yang siap menghadapi masa depan merupakan tantangan karena ekosistem data menjadi semakin beragam. Tim harus menangani berbagai jenis dan sumber data yang semakin beragam.
• Persyaratan hukum yang kompleks: Tim data harus memiliki pengetahuan tentang berbagai aturan privasi dan perlindungan data, termasuk PDP, GDPR, HIPAA, dan SOC 2, untuk memastikan bahwa mereka bertindak secara legal.
• Luas dan cakupan ancaman keamanan siber makin meluas: Dalam upaya mengumpulkan dan mencuri data sensitif, pelaku kejahatan kerap melancarkan serangan siber yang harus dipertahankan oleh tim data.

Mengenai Artha Solutions

Data ingestion merupakan bagian penting dari teknologi yang memungkinkan bisnis untuk mengekstrak dan mengirim data secara otomatis. Tim IT dan tim bisnis lainnya dapat berfokus pada pengambilan nilai dari data dan menemukan wawasan baru setelah mengembangkan alur penerimaan data. Selain itu, di pasar yang sangat kompetitif saat ini, input data otomatis dapat menjadi pembeda yang penting.

Artha Solutions dapat memberi Anda alat yang Anda butuhkan untuk berhasil saat bisnis Anda bercita-cita untuk berkembang dan mencapai keunggulan kompetitif dalam pengambilan keputusan secara real-time. Untuk membantu prosedur penyerapan data, perusahaan Anda menerima pengiriman data berkelanjutan dari platform menyeluruh kami.

Platform kami membantu Anda mengotomatiskan dan mengembangkan alur data dengan cepat sekaligus mengurangi periode peningkatan yang biasanya diperlukan untuk mengintegrasikan teknologi baru. Segera hubungi kami untuk mulai membuat alur data cerdas untuk penyerapan data.